软件系统日志异常事件分析数据集SoftwareSystemLogAnomalyEventAnalysis-zagovorilly
数据来源：互联网公开数据
标签：系统日志, 异常检测, 事件分析, 文本挖掘, 时间序列分析, 错误诊断, 自然语言处理, 故障预测
数据概述：
该数据集包含来自软件系统运行的日志数据，记录了系统运行过程中产生的各种事件信息，包括错误、警告、异常等。主要特征如下：
时间跨度：日志数据记录的时间范围，始于2023年10月09日。
地理范围：数据未明确标注地理位置，推测为软件系统运行所在的环境。
数据维度：数据集包括“id”（日志唯一标识）、“create_date”（日志产生时间）和“log”（日志内容）三个主要字段，其中“log”字段包含了详细的事件描述。
数据格式：数据以CSV、XLSX和PKL三种格式提供，CSV格式的logs.csv文件包含结构化日志数据，便于分析和处理。其中，logs.xlsx文件与logs.csv文件包含相同的数据。embeddings_multilingual.pkl文件为pkl文件，可能包含了用于文本分析的预训练模型或嵌入向量。
来源信息：数据来源于软件系统运行产生的日志，已进行结构化处理。
该数据集适合用于软件系统日志分析、异常检测、故障诊断等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于软件工程、自然语言处理和数据挖掘交叉领域的学术研究，如基于日志的异常检测方法研究、故障预测模型构建等。
行业应用：可以为软件开发、运维团队提供数据支持，特别是在系统监控、故障排查、性能优化等方面。
决策支持：支持企业进行IT系统的健康状况评估、风险预警和运维策略优化。
教育和培训：作为软件工程、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解系统日志分析。
此数据集特别适合用于探索系统运行过程中异常事件的规律与特征，帮助用户实现自动化异常检测、故障预警和系统性能优化。
